本文關鍵詞：多模型標簽多伯努利機動目標跟蹤算法

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【摘要】：針對標準標簽多伯努利(labeled multi-Bernoulli,LMB)算法只考慮了單個運動模型的問題,提出了一種適用于跳轉馬爾科夫系統(tǒng)的多模型標簽多伯努利(multiple model LMB,MM-LMB)算法。首先對目標狀態(tài)進行擴展,將多模型思想引入LMB算法得到了新的預測和更新方程,并給出了算法的序貫蒙特卡羅實現。仿真實驗表明,MM-LMB算法能對多機動目標進行有效跟蹤,在復雜探測環(huán)境下跟蹤精度優(yōu)于多模型概率假設密度(multiple model probability hypothesis density,MM-PHD)算法和多模型勢平衡多目標多伯努利(multiple model cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,MM-CBMeMBer)算法;所提算法計算量當目標相距較遠時低于MM-PHD和MM-CBMeMBer,目標聚集時增長速度快于對比算法。
【作者單位】： 海軍工程大學電子工程學院;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)(2014AAXXX4061)資助課題
【分類號】：TN953
【正文快照】： 0引言隨著無源探測技術的快速發(fā)展,復雜環(huán)境下多目標跟蹤技術成為研究的熱點。在低信噪比探測環(huán)境中,傳統(tǒng)多目標跟蹤算法的數據關聯過程導致計算和存儲負荷快速增長,限制了算法的應用范圍。另一方面,傳統(tǒng)多目標算法在低信噪比環(huán)境下的良好性能對多目標跟蹤技術的發(fā)展仍具有啟

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本文編號：1222213